Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 1)


Nếu bạn vẫn còn đang loay hoay và đang mất quá nhiều thời gian khi phân tích độ tin cậy thang đo sử dụng phương pháp Cronbach Alpha, thì bài viết này chính sẽ chính là những chỉ dẫn đáng giá vô cùng cho bạn lúc này. Tất cả những băn khoăn của bạn về Cronbach Alpha sẽ đều được Tri Thức Cộng Đồng giải đáp trong bài viết này.

Nếu bạn gặp khó khăn khi chạy Cronbach Alpha, hãy liên hệ với đội ngũ của Tri Thức Cộng Đồng để được hỗ trợ sử dụng dịch vụ xử lý dữ liệu SPSS. Với kinh nghiệm và đội ngũ trình độ cao, chúng tôi cam kết sẽ mang đến cho bạn nhiều lợi ích nhất.

>>>Xem thêm bài viết liên quan:

+  Những điều bạn cần biết về phân tích nhân tố khám phá trong SPSS

+ Tất Tần Tật Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 2)

Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 1)

1. Kiểm định Cronbach Alpha là gì?

Bạn đã biết kiểm định Cronbach’s Alpha là gì và vì sao bạn cần đến nó chưa?

Khi làm nghiên cứu định lượng, để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn, bạn không thể chỉ đơn thuần dùng những thang đo đơn giản (tức bạn chỉ sử dụng duy nhất một câu hỏi để quan sát đo lường).

Thực tế bạn sẽ phải sử dụng đến nhiều thang đo phức tạp hơn (tức là sẽ phải dùng đa dạng câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố).

Lý do là vì việc đo lường các nhân tố lớn bao giờ cũng khó khăn và phức tạp.

Chính vì vậy, bạn cần tạo ra các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5… khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu. Đây là những biến con của nhân tố A nhằm mục đích đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố. Thay vì phải đi đo lường một nhân tố A trừu tượng và khó mà có thể đưa ra kết quả chính xác.

Tóm lại, định nghĩa “thang đo” trong kiểm định độ tin cậy thang đo ý muốn nói đến một tập hợp các biến quan sát con vừa thể hiện được tính chất của nhân tố mẹ nhưng lại vừa có khả năng đo được.

Ở đây kiểm định thang đo không phải là thang đo Likert. Bạn lưu ý nhé.

Bên cạnh đó, bạn cũng cần biết rằng không phải lúc nào tất cả các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5…mà bạn đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều phù hợp và thể hiện được tính chất, khái niệm của A.

Chính vì thế, một công cụ giúp kiểm tra xem biến quan sát nào không hợp lý, biến quan sát nào phù hợp để đưa vào thang đo là cần thiết vào lúc này.

kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha chính là công cụ hữu ích giúp bạn kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ (nhân tố A) có thực sự đáng tin cậy hay không, có tốt không.

Nó còn cho bạn biết mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố ra sao. Đồng thời cũng cho bạn biết biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không, trong các biến quan sát của một nhân tố.

Nếu như kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt nói lên các biến quan sát mà bạn đưa vào là rất tốt, thể hiện được đặc trưng của nhân tố mẹ, bạn đã có được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.

2. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha

– Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị dao động trong đoạn từ [0,1].

Theo lý thuyết thì hệ số này mà càng cao sẽ càng tốt (vì thang đo càng có độ tin cậy cao).

Tuy nhiên điều này lại không hẳn đúng trong mọi trường hợp.

Ví dụ như khi hệ số này quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên chẳng hạn) lại cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác nhau nhiều, gây ra sự trùng lặp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364).

– Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Nhưng bạn cần lưu ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ có thể đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) nhưng lại không đo được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355).

3. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

– Trường hợp một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì khi đó biến đó đạt yêu cầu (Trích Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).

– Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):

  • Từ 0.6 trở lên: Thang đo đủ điều kiện.
  • Trong khoảng 0.7 đến gần bằng 0.8: Thang đo sử dụng tốt.
  • Trong khoảng 0.8 đến gần bằng 1: Thang đo rất tốt.

4. Ví dụ về đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Dưới đây là ví dụ về việc thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Tác giả chạy Cronbach Alpha cho biến Tiền lương để khảo sát sự hài lòng của nhân viên với các biến quan sát nhỏ:

  • TL1 – Anh/chị được trả lương tương xứng với kết quả làm việc của mình
  • TL2 – Anh/chị thường được tăng lương
  • TL3 – Tiền lương được trả công bằng/hợp lý giữa các nhân viên
  • TL4 – Mức lương hiện tại của anh/chị phù hợp so với mặt bằng chung của thị trường lao động

Kết quả kiểm định cho thấy biến TL2 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, như hình bên dưới là 0.22 < 0.3. Nghĩa là biến TL2 này không thể hiện được nhiều tính chất của nhân tố. Chúng ta nhìn sang giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted của biến TL2 sẽ thấy con số 0.736 lớn hơn 0.662 (0.662 là độ tin cậy của thang đo hiện tại). Cronbach Alpha if Item Deleted  của biến TL2 mang ý nghĩa: độ tin cậy Cronbach Alpha mới của thang đo Tiền lương nếu biến TL2 bị loại đi sẽ là 0.662. Như vậy có thể thấy, khi biến TL2 bị loại bỏ đi thì độ tin cậy của thang đo tăng lên  khá nhiều từ 0.662 đến 0.736. Chúng ta sẽ cần loại bỏ TL2 để thang đo có độ tin cậy tốt hơn.

Kết quả chạy Cronbach Alpha

Sau khi loại bỏ biến TL2 và thực hiện phân tích Cronbach Alpha lại lần 2, chúng ta sẽ có độ tin cậy mới của thang đo và kết quả như ảnh bên dưới:

Giá trị Cronbach Alpha của tiền lương

Để ý một chút sẽ thấy rằng giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted của biến TL2 ở lần 1 là 0.736 giờ chính là giá trị Cronbach Alpha của nhân tố Tiền lương.

** Lưu ý: Bạn cần loại biến đang xem xét về mặt số liệu thống kê khi thực hiện phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha. Tuy nhiên, việc loại biến quan sát hay không cần nhìn vào con số thống kê và đồng thời xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu nội dung của biến có ý nghĩa quan trọng, bạn không nhất thiết phải loại đi một biến chất lượng chỉ vì mục đích tăng hệ số Cronbach’s Alpha.

5. Hướng dẫn phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS

Tiếp theo, Tri Thức Cộng Đồng sẽ hướng dẫn bạn cách phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trên phần mềm SPSS 20.

Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, bạn vào menu Analyze > Scale > Reliability Analysis… đưa các biến đo lường vào ô items → Statistics → Scale if item deleted → Continue → OK

Sau khi click vào Continue, lúc này SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, và bạn chỉ cần nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Ouput:

Kết quả Cronbach Alpha thang đo cơ sở vật chất

Thang đo cơ sở vật chất được đo lường bởi 6 biến quan sát. Bảng 1 cho kết quả Cronbach alpha là 0.759 lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo cơ sở vật chất chấp nhận được về độ tin cậy. Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho biết hệ số Cronbach alpha nếu loại một biến quan sát nào đó; giả sử chúng ta loại biến V1 thì hệ số Cronbach alpha sẽ giảm còn 0.723. Về lý thuyết, Cronbach alpha càng cao càng tốt nhưng không được lớn hơn 0.95 [4]; do đó chúng ta không nên loại bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo cơ sở vật chất.

6. Nguyên nhân và cách xử lý khi hệ số Cronbach Alpha bị âm

Nguyên nhân làm cho hệ số Cronbach Alpha bị âm

Tại sao hệ số Cronbach Alpha bị âm? Đây là một trong những lỗi xảy ra khá thường gặp trong quá trình khi bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Cùng tìm hiểu lý do tại sao nhé.

Dưới đây là ví dụ về Cronbach Alpha bị âm. Bạn để ý một tí sẽ thấy dòng chữ ngay sau bảng Reliability Statistics với nội dung: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. Tạm dịch: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Bỏ qua thuật ngữ toán thống kê “Hiệp phương sai”, các bạn chỉ cần hiểu cơ bản thế này: các biến quan sát của nhân tố được đưa vào đo lường kiểm định độ tin cậy đang đi lộn xộn hướng nặng nề. Cụ thể item hay còn gọi là các biến quan sát trong cùng một nhân tố đang giải thích cho nhiều khái niệm khác nhau, điều này đi trái với kỳ vọng của người nghiên cứu cũng như vi phạm giả định kiểm tra độ tin cậy.

Một nhân tố có hệ số Cronbach Alpha tốt thì các biến quan sát bên trong sẽ cần có tương quan chặt chẽ với nhau và cùng giải thích cho một khái niệm.

Cách xử lý khi hệ số Cronbach’s Alpha bị âm

– Bạn cần kiểm tra lại bảng câu hỏi, việc giá trị các biến quan sát thu thập được gần như không có mối tương quan với nhau dẫn đến Cronbach Alpha bị âm lý do chính xuất phát từ việc thiết kế các biến quan sát bên trong nhân tố không hợp lý. Đối chiếu với các cơ sở lý luận, các bảng câu hỏi cùng đề tài, tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn để điều chỉnh lại bảng câu hỏi khảo sát cho hợp lý.

Cronbach’s alpha phải có ít nhất 3 câu hỏi, thì mới không bị lỗi Cronbach Alpha bị âm. Do đó, bạn cần thêm câu hỏi vào để cho đủ số câu hỏi tối thiểu khi phân tích độ tin cậy nhé.

Nếu bảng câu hỏi đã OK rồi nhưng kết quả thực hiện kiểm định Cronbach Alpha lại ra như vậy nghĩa là đối tượng khảo sát của bạn đang có vấn đề. Đa phần những người được khảo sát thường không hợp tác nghiêm túc trong lúc trả lời bảng khảo sát dẫn đến kết quả thu được không như mong muốn. Đây là lý do đến từ yếu tố bên ngoài nên rất khó kiểm soát. Khi lập bảng câu hỏi, phần mở đầu cần nêu bật được lợi ích mà người được khảo sát sẽ có được khi họ giúp bạn hoàn thành phần khảo sát, cùng với đó là phần giới thiệu của các bạn cũng khá quan trọng để thuyết phục “đối tượng” có thể nghiêm túc giúp bạn hoàn thành bảng câu hỏi.

– Bên cạnh đó, bạn cũng cần đưa câu hỏi gạn lọc vào bảng câu hỏi để loại bỏ đi các phiếu khảo sát kém chất lượng ở bước tiền xử lý SPSS. Việc này sẽ giúp bạn giảm được một lượng số liệu thu thập không có giá trị, gây ảnh hưởng đến kết quả số liệu chung.

7. Cách đọc và nhận xét bảng kết quả kiểm định Cronbach Alpha

Case Processing Summary

Case Processing Summary

Đây là bảng đưa ra những thông số cơ bản về các quan sát khi bạn thực hiện kiểm định Cronbach Alpha.

Theo bảng trên thì cỡ mẫu là 220 cases. Cả 220 cases này đều hợp lệ (Valid: Số quan sát hợp lệ được chấp nhận đưa vào thống kê), 0 có số quan sát không hợp lệ (Excluded: Số quan sát không hợp lệ đưa vào thống kê).

Nếu Excluded lớn hơn 0 thì lỗi là do đã bạn nhập thiếu một vài giá trị trong các biến quan sát khi đưa vào phân tích Cronbach Alpha.

Ví dụ bạn nhập thiếu 4 giá trị ở 3 hàng (3 hàng = 3 cases) như hình ảnh phía dưới:

Nhập thiếu giá trị

Lúc này bảng Output khi được xuất ra sẽ cho kết quả Excluded là 3, với tỷ lệ 1.4%. Chú ý, dù có 4 giá trị nhưng do chỉ có 3 hàng (3 cases) nên kết quả Excluded vẫn sẽ là 3.

Case Processing Summary

Trong trường hợp dữ liệu của bạn có Excluded lớn hơn 0, hãy check lại xem bạn có nhập thiéu giá trị nào hay không. Bảng này chỉ phục vụ để rà soát lại việc nhập liệu nên bạn có thể không cần đưa bảng này vào bài làm.

Reliability Statistics

Item-Total Statistics

Thông tin ở bảng này cho thấy giá trị Cronbach Alpha của thang đo đưa vào kiểm định là bao nhiêu. Có 5 biến quan sát được đưa vào kiểm định (N of Items), giá trị Cronbach Alpha của thang đo là 0.788.

Thường thì giá trị này sẽ >= 0.6 thì thang đo được chấp nhận.

Item-Total Statistics

Item-Total Statistics
Item-Total Statistics

Bạn sẽ cần quan tâm đến 3 cột như hình bên trên:

  • Cột 1 liệt kê tất cả các biến quan sát mà bạn đã đưa vào để kiểm định độ tin cậy thang đo.
  • Cột 2 – Cột Corrected Item-Total Correlation, cột hệ số tương quan biến tổng, cột này gồm các giá trị phải >= 0.3 thì biến quan sát mới đóng góp độ tin cậy của thang đo, còn nếu < 0.3, bạn hãy loại bỏ nó.
  • Cột 3 – Cột Cronbach Alpha if Item Deleted, giá trị Cronbach Alpha mới của thang đo trong trường hợp loại bỏ biến quan sát này đi. Điều này nghĩa là gì? Như bạn đã thấy, hệ số này có giá trị là 0.736 tương ứng với hàng của biến TN1. Có nghĩa là khi bạn loại bỏ biến này khỏi nhóm và tiến hành làm kiểm định lại Cronbach Alpha với 4 biến TN2, TN3, TN4, TN5 hệ số Cronbach Alpha mới của nhóm sẽ là 0.736 chứ không phải 0.788 (bảng số 2: Reliability Statistics) như ban đầu nữa. Do giá trị Cronbach Alpha mà càng lớn thì thang đo sẽ càng có giá trị nên trường hợp xuất hiện một số biến quan sát có giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo (hệ số Cronbach Alpha trong bảng Reliability Statistics), nghĩa là nếu bỏ biến quan sát đó, thang đo sẽ tăng độ tin cậy lên, lúc này bạn lại cần phải xem xét kỹ có nên loại biến đó ra hay không. Nếu Corrected Item-Total Correlation của biến nhỏ hơn 0.3 thì các bạn nên bỏ biến đó, trường hợp Corrected Item-Total Correlation ≥ 0.3 nhưng Cronbach Alpha if Item Deleted > Cronbach Alpha của thang đo bạn cần phải đánh giá thật kỹ, và hỏi thêm ý kiến giảng viên, liên hệ thực tế về mức độ đóng góp của biến này đến thang đo để xem có nên loại hay không.

3 bảng kết quả mà Tri Thức Cộng Đồng nêu trên đây là vô cùng quan trọng khi chạy Cronbach Alpha.

Bạn cũng cần lưu tâm trường hợp đặc biệt đó là khi hệ số tương quan biến tổng mà >= 0.3 nhưng hệ số Cronbach Alpha if Item Deleted > hệ số Cronbach Alpha của thang đo để từ đó đưa ra quyết định loại bỏ biến một cách chuẩn xác.

Nguồn: trithuccongdong.net

0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
3 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
Thảo Vy
Thảo Vy
1 year ago

cho e hỏi vậy sau khi chạy Cronbach’s Alpha và EFA xong, mình phải chạy tiếp gì để điều chỉnh mô hình nghiên cứu xác định cái nào tác động dương và âm ạ

Khánh Thư
Khánh Thư
1 year ago

Cho mình hỏi nếu model chỉ gồm 1 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc thì có cần phân tích EFA ko? Cảm ơn ad

Đỗ Đăng Khoa
Đỗ Đăng Khoa
1 year ago

Có tài liệu chi tiết nào về ” Hướng dẫn sử dụng spss 11” không ạ

Hotline: 0946 88 33 50
Chat Zalo
Zalo: 0946.883.350
Chat với chúng tôi qua Zalo